Technologietrends 2026
Tech Trends 2026
7 Technologie Trends, die die Zukunft der IT gestalten werden
Was treibt die nächste Welle technologischer Innovationen?
Entdecken Sie die 7 Trends
und die zentralen Handlungsfelder für 2026
Tech-Trend #1
KI-gestütztes Unternehmen
Es überrascht nicht, dass Künstliche Intelligenz auch 2026 die geschäftlichen Diskussionen dominieren wird. Unsere Global AI Survey 2025 zeigt jedoch ein Paradox, das viele Unternehmen aus eigener Erfahrung kennen: 70 % geben an, dass KI bereits eine strategische Priorität ist. Gleichzeitig verfügt fast die Hälfte über keinen konsistenten Ansatz, um ihren geschäftlichen Mehrwert zu messen, und Risiken bleiben ein zentrales Hindernis für die Skalierung. Die Modelle selbst sind längst nicht mehr der Engpass. Wenn Initiativen ins Stocken geraten, liegen die Ursachen meist in unzureichender Datenqualität, fehlender Governance oder mangelnder Integration.
Parallel dazu steigen die Erwartungen deutlich. Auf Vorstandsebene wird zunehmend gefordert, dass KI ihren Beitrag klar in der Gewinn- und Verlustrechnung zeigt. In einzelnen Geschäftsbereichen werden inzwischen Anwendungsfälle geprüft, bei denen Fehler schlicht nicht akzeptabel sind. In diesem Umfeld reicht es nicht mehr aus, KI punktuell und ohne klare Priorisierung einzusetzen.
Die eigentliche Agenda für 2026 besteht darin, KI als unternehmensweite Fähigkeit zu etablieren. Entscheidend ist, sich auf wenige, wirklich geschäftskritische Use Cases zu konzentrieren, die Verantwortlichkeiten klar auszurichten und KI fest in den Arbeitsalltag zu integrieren.
Quelle: Wavestone Global AI Survey 2025
Trend #1: KI-gestütztes Unternehmen
Unternehmensfokus 2026
Viele Organisationen haben in den vergangenen 18 Monaten nahezu alles getestet: Copiloten in Produktivitätstools, GenAI-Funktionen in CRM- oder ERP-Systemen, Assistenzlösungen im Kundenservice oder kleinere Automatisierungspiloten. Einige davon verbessern Prozesse tatsächlich spürbar. Andere überzeugen vor allem in Demos, erweisen sich in der Praxis jedoch als schwer abzusichern, kostenintensiv im Betrieb oder wenig intuitiv für Anwender.
2026 ist der Zeitpunkt, um von einer technologiegetriebenen zu einer prozessgetriebenen KI-Nutzung überzugehen. Ein pragmatischer Ansatz besteht darin, von wenigen geschäftskritischen Prozessen auszugehen, Engpässe im Arbeitsablauf zu identifizieren und die passenden Optionen zu vergleichen: Analytics, Automatisierung, „klassische“ KI, Generative KI oder agentenbasierte Ansätze. In vielen Fällen ist eine Kombination mehrerer Technologien sinnvoller als ein einzelnes vermeintliches „Hero-Modell“.
Fortgeschrittene Unternehmen werden bei ein oder zwei zentralen End-to-End-Journeys noch weiter gehen und diese konsequent nach einer AI-first-Logik neu gestalten, mit klarer Unterstützung durch das Executive Committee. Parallel dazu stehen CIOs vor zwei strukturellen Weichenstellungen: stärker auf KI-Funktionen setzen, die direkt in große Plattformen integriert sind, oder in eine neutrale KI-Schicht investieren, die über alle Daten und Systeme hinweg wirkt. Gleichzeitig zeichnet sich bereits ein Wandel ab: weg von dem Ansatz „ein großes LLM für alle Anwendungsfälle“ hin zu kleineren, spezialisierteren Modellen, wo dies ausreichend ist.
Die Priorität für 2026 lässt sich einfach formulieren, ist in der Umsetzung jedoch anspruchsvoll: eine klar definierte Shortlist von KI-Use-Cases mit eindeutigem Business-Nutzen, realistischen Datenanforderungen und einem nachvollziehbaren wirtschaftlichen Modell zu pflegen – und alle anderen konsequent zurückzufahren. Werfen wir nun einen Blick auf unsere sieben Technologietrends für 2026.
KI greift heute auf sensible Daten zu, läuft über hybride Cloud-Umgebungen hinweg und beeinflusst Entscheidungen in regulierten oder hochpräzisen Anwendungsfeldern. Ohne klare Steuerung entsteht schnell ein Flickenteppich lokaler Regeln, für den letztlich niemand wirklich Verantwortung übernimmt.
Organisationen, die schneller vorankommen, setzen in der Regel auf eine gemeinsam getragene Governance. CIO, CISO und CDO bilden dabei den Kern, doch ebenso wichtig sind Beiträge aus Workplace- und Business-IT-Teams sowie aus den Bereichen Cloud und FinOps. Keine dieser Funktionen verfügt allein über den vollständigen Überblick. In der gemeinsamen Perspektive liegt die Stärke.
Für 2026 geht es darum, sich auf einen einheitlichen, unternehmensweiten Ansatz zur Freigabe und Überwachung von KI zu verständigen. Teams müssen klar wissen, wer entscheidet, was geprüft wird und welche Prinzipien nicht verhandelbar sind. Dazu gehört die Frage, was automatisiert werden darf, was zwingend unter menschlicher Kontrolle bleiben muss, wie Nachvollziehbarkeit sichergestellt wird, wo KI betrieben werden darf und mit welchem Grad an Autonomie. Bei Anwendungsfällen mit sehr geringer Fehlertoleranz müssen Datenlokation, Modellzuverlässigkeit und Protokollierung von Beginn an als feste Designvorgaben behandelt werden.
KI ist inzwischen in nahezu allen Organisationen angekommen, aber noch längst nicht bei allen Mitarbeitenden. Unsere Global AI Survey 2025 zeigt, dass im Durchschnitt nur rund 30 % der vorgesehenen Nutzer ihre Arbeitsweise durch KI tatsächlich verändert haben. Viele Unternehmen stoßen an eine Grenze: Die Tools werden ausgerollt, doch die Arbeitsgewohnheiten bleiben unverändert.
Diese Lücke ist für Mitarbeitende täglich spürbar. Privat nutzen sie leistungsfähige, offene Anwendungen. Im beruflichen Umfeld treffen sie auf stärker eingeschränkte oder reglementierte Lösungen. Gleichzeitig stehen Unternehmen vor ganz realen Herausforderungen: unkontrollierte Kosten, Sicherheitsrisiken, eine wachsende Zahl lokaler Agenten und ökologische Auswirkungen. Diese Kombination aus hohen Erwartungen und klaren Restriktionen erklärt, warum die Nutzung häufig stagniert.
Diese Kluft lässt sich nicht primär über Technologie schließen, sondern über Rollen und Arbeitsweisen. Für jede Zielgruppe braucht es eine begrenzte Anzahl konkreter KI-Anwendungen, die im Alltag wirklich relevant sind. Diese Anwendungsfälle müssen sich in Trainingspfaden, Playbooks und Leistungsdialogen widerspiegeln, damit Führungskräfte sie regelmäßig thematisieren.
HR und Kommunikation spielen bei diesem Wandel eine zentrale Rolle. Sie können dabei helfen, neue Kompetenzen zu entwickeln, Anreizsysteme anzupassen und den kulturellen Rahmen zu gestalten, damit KI zu einem selbstverständlichen Bestandteil der täglichen Arbeit wird und nicht zu einem optionalen Zusatztool. Darauf aufbauend muss die Messung neu gedacht werden: Statt Lizenzen zu zählen, rückt in den Fokus, wo KI Arbeitsabläufe verändert, wie häufig sie an entscheidenden Stellen eingesetzt wird und welche Tätigkeiten entfallen, weil die KI sie nachweislich besser übernimmt.
Was wir in der Praxis beobachten, ist eindeutig: Die Erwartungen an KI steigen weiter, doch die Reifeunterschiede sind nach wie vor enorm. Ohne saubere Daten, eine solide Integration und klare Governance lässt sich keine Initiative nachhaltig skalieren.
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Tech-Trend #2
Generative KI im großen Maßstab
Die experimentelle Phase der Generativen KI war geprägt von großen, universell einsetzbaren Modellen, die über Chat-Oberflächen zugänglich gemacht wurden. Diese Phase hatte ihren Nutzen: Sie hat Aufmerksamkeit geschaffen und gezeigt, dass Sprachmodelle Menschen konkret dabei unterstützen können, ihre Arbeit effizienter zu erledigen.
2026 verschiebt sich die Fragestellung jedoch deutlich. Es geht nun darum, wie Generative KI nachhaltig im Unternehmen verankert werden kann. Unternehmen müssen entscheiden, ob sie auf KI-Funktionen setzen, die direkt in SaaS-Lösungen integriert sind, auf neutrale Plattformen, die sie selbst kontrollieren, oder auf eine Kombination aus beidem. Gleichzeitig stellt sich die Frage, wie weit man mit agentenbasierten Ansätzen gehen will, die aktiv in Systeme eingreifen.
Dabei bewegen sich Organisationen in einem Spannungsfeld zwischen „KI für das Business“ und „KI für alle“. Generative KI kann gezielt Engpässe in einzelnen Prozessen lösen. Gleichzeitig vergleichen Mitarbeitende jedes interne Tool mit den leistungsfähigen Anwendungen, die sie privat nutzen, und legen Lösungen schnell wieder beiseite, wenn sie als langsam, eingeschränkt oder umständlich wahrgenommen werden.
Dieser Trend beschreibt genau diese Phase der Konsolidierung. 2026 ist das Jahr, in dem Unternehmen eine begrenzte Anzahl bewährter GenAI-Muster auswählen und konsequent in den industriellen Maßstab überführen.
Trend #2: Generative KI im großen Maßstab
Unternehmensfokus 2026
Im Jahr 2025 sind viele Unternehmen dem Hype rund um agentenbasierte KI erlegen und haben eine Vielzahl von Proof-of-Concepts gestartet. Getrieben wurden sie dabei vom Versprechen weitgehender Automatisierung und von der Sorge, den Anschluss zu verlieren. Unsere Global AI Survey 2025 zeigt, dass nur noch 3 % der Unternehmen bislang nicht mit KI-Agenten experimentiert haben. Die meisten sind bereits über einfache Chatbots hinausgegangen. Agenten positionieren sich zunehmend zwischen Nutzern und Systemen – mit spürbaren Auswirkungen darauf, wie Arbeit organisiert wird.
2026 wird jedoch nicht das Jahr sein, in dem Agenten ganze Geschäftsprozesse End-to-End steuern. Es ist vielmehr das Jahr, in dem Unternehmen festlegen, wo ihr Einsatz sinnvoll ist und wie die Kontrolle gewahrt bleibt. Ein pragmatischer Ansatz besteht darin, sich auf wenige Domänen zu konzentrieren, in denen der Nutzen klar und das Risiko beherrschbar ist, etwa IT Operations, Sales Operations oder Support, und dort kontrollierte Agenten einzusetzen. Ziel ist weniger maximale Automatisierung als vielmehr ein Belastungstest für Richtlinien, Protokollierung, Eskalationsmechanismen und Wiederanlaufpläne.
Gleichzeitig überbieten sich Anbieter mit dem Versprechen einer eigenen „Enterprise Agent Platform“. Einen endgültigen Gewinner wird man in diesem Jahr nicht auswählen. Sehr wohl aber lassen sich die Optionen eingrenzen. 2026 sollte genutzt werden, um Plattformen unter realen Bedingungen zu vergleichen: Wie gut lassen sie sich in Identitäts- und Datenlandschaften integrieren? Wie transparent sind Aktionen und Logs? Und wie einfach wäre ein späterer Ausstieg? Der Markt rechnet mit einem deutlichen Hochlauf von KI-Agenten ab 2027–2028. Die Unternehmen, die dann bereit sein werden, sind jene, die 2026 konsequent als Vorbereitungsphase nutzen.
Die erste Welle der Generativen KI in Unternehmen wurde klar von Large Language Models geprägt. Das war ein sinnvoller Ansatz, um das Feld schnell zu erschließen. Betrachtet man jedoch konkrete Anwendungsfälle wie interne Suche, Dokumentenzusammenfassungen oder Content-Bereinigung, ist die volle Leistungsbreite eines Frontier-Modells nur selten erforderlich.
2025 hat gezeigt, dass kleinere und spezialisierte Modelle einen Großteil dieser Aufgaben zu deutlich geringeren Kosten übernehmen können – mit besserer Latenz und vorhersehbarerem Verhalten. Die eigentliche Herausforderung für 2026 besteht darin, die Modellwahl nicht länger als rein technisches Thema zu behandeln, sondern sie systematisch mit Business-Anforderungen und Risikobetrachtungen zu verknüpfen. Für jede Gruppe von Use Cases braucht es eine klare Positionierung: Wo akzeptiert man die Kosten und Abhängigkeiten großer, gemanagter Modelle? Wo sind leichtere oder offene Modelle sinnvoll, die sich selbst betreiben und feinjustieren lassen? Und wo ist eine Kombination aus beiden Ansätzen erforderlich?
In diesem Zusammenhang werden viele Organisationen auch Strategien nach dem Prinzip „ein LLM für alles“ hinterfragen. Kleinere Modelle können als Prüfinstanzen, Filter oder Policy-Enforcer rund um Kernsysteme fungieren, während große Modelle gezielt für jene Szenarien reserviert bleiben, in denen ihre Breite tatsächlich einen Mehrwert bietet. Dieser Wandel senkt nicht nur die Kosten, sondern macht die KI-Landschaft insgesamt transparenter und besser steuerbar – insbesondere aus Sicht von Security, Compliance und Finance.
Generative KI ist längst in den täglichen Werkzeugen von Entwicklerinnen und Entwicklern angekommen. Assistenzfunktionen schlagen Code vor, erzeugen Tests und helfen dabei, Dokumentation aktuell zu halten. Der Effekt ist in vielen Organisationen bereits sichtbar: Prototypen entstehen schneller, und ein Teil der repetitiven Arbeit verschwindet aus den Backlogs. Für 2026 stellt sich jedoch die Frage, wie tief diese Fähigkeiten in die Delivery-Kette integriert werden können, ohne dabei die Kontrolle zu verlieren.
Wenn Generative KI künftig an Design, Build, Test und sogar am Betrieb beteiligt ist, beeinflusst sie Architekturentscheidungen, Sicherheitsprüfungen und Release-Zyklen. Als technologische Führungskraft gilt es, diese Fähigkeiten als festen Bestandteil der Toolchain zu behandeln. Dazu gehört klar zu definieren, wo KI-Vorschläge zulässig sind, wie sie überprüft werden und wie mit Themen wie Lizenzfragen oder versteckten Schwachstellen umzugehen ist – bei gleichzeitigem Fokus auf die tatsächlichen Produktivitäts- und Qualitätsgewinne, die in den Delivery-Teams messbar erzielt werden.
Bisher war der Aufwand vergleichsweise überschaubar: Testen, Prototyping und eine Umsetzung in kleinem Maßstab. Der nächste Schritt ist deutlich anspruchsvoller – KI im Kern der Strategie, der Geschäftsbereiche und der täglichen Entscheidungsfindung zu verankern.
Tech-Trend #3
Cybersicherheit über den Kern hinaus
Bekannte Lücken konsequent schließen
Der CERT-Wavestone-Report 2025 macht eines sehr deutlich: Die meisten Sicherheitsvorfälle beginnen nicht mit hochkomplexen Exploits, sondern mit alltäglichen Schwachstellen. Dazu zählen nicht ausreichend gehärtete SaaS-Umgebungen, zu großzügig gewährte Remote-Zugriffe oder Zugangsdaten, die sich vergleichsweise leicht kompromittieren lassen. Sehr häufig erfolgt der Einstieg des Angreifers dabei nicht über das zentrale Informationssystem, sondern über eine Tochtergesellschaft oder einen Partner. Mit anderen Worten: Die Angriffsfläche hat sich an die Ränder verlagert, während die Abwehrmechanismen weiterhin rund um das Zentrum organisiert sind.
2026 sollte daher im Zeichen stehen, diese exponierten Zonen gezielt zu schließen, KI dort einzusetzen, wo sie den Schutz wirksam beschleunigen kann, und sicherzustellen, dass neue KI-Initiativen aus den Fachbereichen nicht erneut blinde Flecken entstehen lassen.
Quelle: Wavestone CERT Report 2025
Trend #3: Cybersicherheit über den Kern hinaus
Unternehmensfokus 2026
Die Auswertung von Sicherheitsvorfällen zeigt zwei zusammenlaufende Entwicklungen: Angreifer zielen zunehmend auf Daten ab – Geschäftsdaten, CRM-Informationen oder Dateien in Kollaborationstools – und zugleich verkürzt sich das Zeitfenster für Erkennung und Eindämmung. Genau hier kann KI auf der Seite der Verteidigung ihren Mehrwert entfalten. Nicht, um bestehende Klassifizierungsrichtlinien zu ersetzen, sondern um Engpässe aufzulösen und den Teams zu ermöglichen, zuerst das zu schützen, was wirklich kritisch ist.
Konkret bedeutet das, KI einzusetzen, um sensible Informationen vorzuselektieren und sichtbar zu machen, statt Mitarbeitende zu zwingen, sämtliche Inhalte manuell zu kennzeichnen. Die menschliche Expertise kann sich dann auf jene Kontrollen konzentrieren, die das Risiko tatsächlich reduzieren. Dazu gehört auch, Kollaborations- und SaaS-Umgebungen mit der gleichen Aufmerksamkeit zu behandeln wie klassische „Crown Jewels“, denn ein großer Teil der exponierten Daten befindet sich heute genau dort.
Für die Fachbereiche gilt dabei ein einfaches Prinzip: Die Regeln müssen kurz und konkret genug sein, um im Arbeitsalltag befolgt zu werden. Lange und komplexe Richtwerke halten der Realität täglicher Arbeit selten stand.
Ein erheblicher Teil der jüngsten Sicherheitsvorfälle nahm seinen Ursprung außerhalb der Kernorganisation. Das kann bei einem Lieferanten, in einer Tochtergesellschaft oder über einen Dienst geschehen, dem zu viel Vertrauen entgegengebracht wurde. In einer Welt stark vernetzter Betriebsmodelle ist genau hier der größte blinde Fleck entstanden.
Der Versuch, alle externen Parteien mit der gleichen Tiefe abzusichern, ist unrealistisch. Eine wirksame Haltung für 2026 besteht darin, die begrenzte Anzahl von Lieferanten, Plattformen und Einheiten zu identifizieren, deren Kompromittierung den Geschäftsbetrieb tatsächlich lahmlegen würde, und für diese gezielt höhere Sicherheitsanforderungen zu definieren. Dazu gehört, Identitäts- und Integrationspfade konsequent abzusichern – Service Accounts, Tokens, administrative Zugriffe von außen – sowie Krisen- und Eskalationsregeln mit diesen Partnern im Vorfeld abzustimmen. Rollen und Verantwortlichkeiten müssen klar sein, bevor ein Vorfall eintritt, nicht erst währenddessen ausgehandelt werden.
Das Ziel ist klar: Einen kleinen Kreis kritischer Drittparteien nahezu wie eine Erweiterung des eigenen Sicherheitsperimeters zu behandeln, statt sich darauf zu verlassen, dass ein standardisierter Lieferantenfragebogen ausreichend Schutz bietet.
Fachbereiche bringen zunehmend Assistenten, Copiloten und sogar erste Agenten direkt in ihren eigenen Tools zum Einsatz. Das fördert Innovation, führt jedoch schnell zu einer fragmentierten und intransparenten Landschaft, wenn jede Initiative ihr eigenes Zugriffs- und Logging-Niveau definiert. Ziel für 2026 ist es daher, die Geschwindigkeit der Fachbereiche zu erhalten und gleichzeitig sicherzustellen, dass jeder neue KI-Einsatz sichtbar ist und sich innerhalb klar definierter Leitplanken bewegt.
Konkret brauchen die Fachbereiche einen einfachen Prozess, um geplante KI-Anwendungen zu deklarieren und eine eindeutige Rückmeldung zu erhalten: vollständig freigegeben, unter Auflagen freigegeben oder vorerst nicht zulässig. Aus Sicht der Sicherheit sollte jeder KI-Use-Case und jeder Agent in einem klar umrissenen Mindestrahmen betrieben werden. Dieser legt fest, auf welche Daten und Systeme zugegriffen werden darf, wann menschliche Kontrolle erforderlich ist und was wie lange zu protokollieren ist. Ein sehr pragmatischer erster Schritt besteht darin, zunächst zu erfassen, was bereits im Einsatz ist – viele Organisationen entdecken KI-Initiativen noch immer erst im Nachhinein – und diese Bestandsaufnahme als Ausgangsbasis zu nutzen. Darauf aufbauend gilt es, neue Projekte in diesen Rahmen zu integrieren, statt immer neue Ausnahmen zu schaffen.
Angreifer haben ihre Ziele längst über klassische IT-Infrastrukturen hinaus verlagert.
Sie nehmen heute Drittanbieter, Cloud-Workloads, Entwicklungs- und Deployment-Pipelines, IAM-Systeme ins Visier – ebenso HR-Prozesse und sogar KI-Modelle.
Tech-Trend #4
Nachhaltige IT by Design
Im Jahr 2026 beginnen die fortschrittlichsten Unternehmen, finanzielle und nicht-finanzielle Leistung mit derselben Disziplin zu steuern. Die IT steht im Zentrum dieses Wandels. Unser CSR-Barometer 2025 zeigt, dass nahezu 80 Prozent der Organisationen der Nachhaltigkeit inzwischen eine deutlich größere Rolle in der Corporate Governance beimessen. Damit gewinnen Datenqualität, Architektur und Werkzeuge für Klima- und Sozialziele die gleiche Bedeutung wie für Umsatz und Wachstum – und genau hier kommt Ihren IT-Teams eine zentrale Verantwortung zu.
Für CIOs und Tech-Verantwortliche ergibt sich daraus eine doppelte Aufgabe. Einerseits gilt es, den ökologischen Fußabdruck der IT-Infrastrukturen im Griff zu behalten – von Rechenzentren über Cloud- und KI-Workloads bis hin zu Endgeräten. Andererseits müssen Daten und Plattformen bereitgestellt werden, die eine ebenso belastbare Steuerung der außerfinanziellen Leistung ermöglichen wie der finanziellen. Die Agenda für 2026 besteht nicht darin, Technologie als per se „grün“ darzustellen. Sie besteht darin, Spannungsfelder offen anzuerkennen – insbesondere im Kontext von KI – und IT gezielt zu nutzen, um im täglichen Design- und Betriebsalltag zwischen Wertschöpfung und Wirkung abzuwägen.
Quellen: Wavestone CSRD Benchmark 2025 & CSR Barometer 2025
Trend #4: Nachhaltige IT by Design
Unternehmensfokus 2026
In den fortschrittlichsten Organisationen ist die IT bereits ein zentraler Partner bei der Erzeugung und dem Reporting außerfinanzieller Leistung. Unser CSR-Barometer 2025 zeigt, dass nahezu 80 Prozent der Unternehmen CSR stärker in ihre Corporate Governance integriert haben. Gleichzeitig planen mehr als 75 Prozent Investitionen in ESG-Daten-Tools. Daraus entsteht eine natürliche Brücke zwischen CSR, Finance und IT.
Im Jahr 2026 geht es darum, diese Brücke bewusst zu gestalten. Das bedeutet, Klarheit zu schaffen über Verantwortlichkeiten für ESG-Datenmodelle, über die Art der Datenerhebung und darüber, welche Systeme als Single Source of Truth dienen. In der Praxis unterstützen IT-Teams dabei, ESG-Datenflüsse zu stabilisieren, sie in bestehende Data-Governance-Strukturen einzubetten und das Reporting zu industrialisieren – anstatt jeder Funktion ihre eigene Sicht auf die Daten zu überlassen.
Je stärker sich ESG-Informationen wie Finanzdaten verhalten – mit klarer Herkunft, einheitlichen Definitionen und kontrollierten Zugriffsrechten –, desto einfacher lassen sie sich in reale Entscheidungen einbinden: bei Portfolioanalysen, in Investitionsausschüssen, bei der Auswahl von Lieferanten oder in der Produkt-Roadmap. Genau hier wird IT zum Hebel, der Nachhaltigkeit von einem reinen Kommunikationsthema zu einem wirksamen Steuerungsinstrument macht.
Seien wir ehrlich: Mit der Geschwindigkeit, mit der KI skaliert, kann die IT ihre Umweltwirkung nicht länger als Randthema behandeln. Die ESG-Governance professionalisiert sich zunehmend und ähnelt immer stärker den etablierten Finanzsteuerungsmodellen. Die reifsten Organisationen denken bereits in Kategorien eines CO₂-Budgets. Sie definieren Emissionsobergrenzen und verfolgen ihre „ökologischen Ausgaben“.
Das verändert die Entscheidungslogik grundlegend. Jede größere Initiative – ob Einführung eines neuen KI-Anwendungsfalls, Migration in die Cloud oder Erneuerung von Endgeräten – bringt heute einen klar identifizierbaren und messbaren Fußabdruck mit sich. In unserem CSRD Benchmark 2025 geben 58 Prozent der Großunternehmen an, bereits über ein Modell zur Berechnung der CO₂-Auswirkungen ihres IT-Projektportfolios zu verfügen.
Die zentrale Herausforderung für 2026 besteht darin, Kohlenstoff genauso zu steuern wie Kapital. Versehen Sie Ihren Technologie-Stack – Rechenzentren, Cloud, Applikationen – mit einem „CO₂-Preis“, übersetzen Sie ihn in belastbare Kennzahlen und nutzen Sie ihn neben Kosten, Risiken und Time-to-Market zur Priorisierung von Projekten.
Das Ziel ist nicht, energieintensive Initiativen pauschal zu stoppen. Es geht darum, bewusste und nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie sich entscheiden, einen großen Teil Ihres CO₂-Budgets in ein kritisches KI-Tool zu investieren, wissen Sie, dass an anderer Stelle eingespart werden muss, um auf Kurs zu bleiben – und Sie können diese Logik dem ExCo mit derselben Stringenz erläutern wie ein finanzielles Budget.
Die Governance von KI entwickelt sich rasant weiter – befeuert durch den EU AI Act und unternehmensinterne Responsible-AI-Frameworks. Auf dem Papier berücksichtigen die meisten dieser Rahmenwerke auch ökologische Kriterien. In der Praxis beginnt diese Dimension jedoch erst allmählich, tatsächliche Entscheidungen zu beeinflussen. Unser CSR-Barometer 2025 zeigt, dass inzwischen 74 Prozent der CSR-Abteilungen in KI-Diskussionen eingebunden sind. Ein klares Signal dafür, dass Themen wie Energieverbrauch, Wasserbedarf und lokale Auswirkungen zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Für Tech-Verantwortliche geht es nicht darum, so zu tun, als sei KI per se „grün“. Entscheidend ist, anzuerkennen, dass leistungsfähige Modelle und umfangreiche Trainingsläufe Ressourcen verbrauchen – und diese Realität bereits in der Konzeption mitzudenken. Ab 2026 werden mehr Organisationen kleinere oder spezialisierte Modelle bevorzugen, wenn diese den Zweck ausreichend erfüllen. Sie werden Rechenressourcen stärker bündeln, statt isolierte Cluster zu vervielfachen, und CO₂- sowie Energieaspekte systematisch in Genehmigungsprozesse für KI integrieren – gleichrangig neben Risiko- und Ethikbewertungen. CSR dauerhaft in KI-Entscheidungen einzubinden, hilft, diese Spannung sichtbar zu halten: Ambitionierte KI-Anwendungsfälle bleiben möglich, werden jedoch mit einem klareren Verständnis ihres Ressourcenverbrauchs und konkreten Maßnahmen zu dessen Reduktion über die Zeit umgesetzt.
Es gibt konkrete technische Lösungen, um den CO₂-Fußabdruck von KI-Systemen messbar zu machen und deutlich zu reduzieren. Die gute Nachricht: Diese Maßnahmen senken zugleich die Kosten.
Tech-Trend #5
Regionalisierte IT
Technologieverantwortliche stehen vor einer gemeinsamen Spannung. Globale Plattformen versprechen Konsistenz und Skaleneffekte mit einem einheitlichen Stack, der von Nordamerika über Europa bis nach APAC reicht. Gleichzeitig führen Regulierung, geopolitische Entwicklungen und branchenspezifische Vorgaben dazu, dass immer mehr Entscheidungen auf die lokale Ebene zurückverlagert werden. Anforderungen an Datenresidenz, KI-Regulierung, grundlegende Sicherheitsstandards sowie der Aufstieg lokaler Cloud- und SaaS-Anbieter beschleunigen diese Entwicklung.
Dabei handelt es sich keineswegs um eine theoretische Debatte. Europa verstärkt seine Ambitionen rund um Daten und KI. Die USA verfolgen eigene strategische Leitlinien für Infrastrukturen und Halbleiter. Andere Regionen entwickeln digitale und industrielle Agenden, die ihre jeweiligen lokalen Prioritäten widerspiegeln. Große Anbieter reagieren darauf mit regionalen Cloud-Angeboten, „Trusted“-Varianten und länderspezifischen Partnerschaften. Anstelle eines universellen Modells zeichnet sich eine schrittweise Regionalisierung der IT ab – häufig als Geopatriation bezeichnet: sensible Fähigkeiten rücken näher an den Heimatmarkt, bleiben jedoch in globale Ökosysteme eingebunden.
Für 2026 geht es weniger darum, sich grundsätzlich zwischen Public und Sovereign Cloud zu entscheiden. Die entscheidende Frage lautet vielmehr: Wie stark muss die Architektur regionalisiert sein, für welchen Geltungsbereich – und wie viel Flexibilität ist erforderlich, falls sich die Rahmenbedingungen erneut verändern?
Wenn Vendor Lock-in explizit auf der Risikolandkarte verankert ist – mit klarer Verantwortung, definierten Indikatoren und realistischen Exit-Szenarien –, hört er auf, ein rein technisches Thema zu sein. Er wird zu einer Managemententscheidung über Wettbewerbsfähigkeit.
Trend #5: Regionalisierte IT
Unternehmensfokus 2026
Über Jahre hinweg lagen Entscheidungen für Technologieanbieter irgendwo zwischen Architektur, Einkauf und Vertragsverhandlung. Die Preis- und Lizenzschocks der vergangenen Jahre haben jedoch eines deutlich gemacht: Die Abhängigkeit von wenigen Anbietern verhält sich wie jedes andere wesentliche Unternehmensrisiko. Sie kann Margen unter Druck setzen und die Wettbewerbsfähigkeit schwächen, sobald sich die Rahmenbedingungen ändern.
Der erste Schritt für 2026 besteht darin, Klarheit über die tatsächlichen Abhängigkeiten zu schaffen. Welche Anbieter bündeln den Großteil Ihrer Ausgaben? Wer betreibt Ihre kritischsten Workloads oder hält die sensibelsten Daten? Und wie aufwendig wäre es, genau die Komponenten zu verlagern, die wirklich zählen? Sobald dieses Lagebild vorliegt, lässt sich Anbieterabhängigkeit auf der Risikolandkarte verankern – mit klarer Verantwortung, wenigen aussagekräftigen Indikatoren und dokumentierten Handlungsoptionen.
Auf dieser Basis können regionale Entscheidungen auch konkret mit dem Executive Team diskutiert werden. Nicht als politische Positionierung, sondern als gezielter Ansatz, um jene Assets und Fähigkeiten zu schützen, die Ihr Unternehmen differenzieren.
Regionalisierte IT bedeutet nicht, sich von Hyperscalern abzuwenden. Für die meisten Organisationen liegt der realistische Zielzustand vielmehr in einer Hybrid- und Multi-Cloud-Architektur: globale Plattformen für Standard-Workloads und Innovation, ergänzt durch einen deutlich kleineren Umfang regionaler oder „Trusted“-Umgebungen für Daten und Systeme, die aus regulatorischer oder wettbewerblicher Sicht zu sensibel sind.
In Europa sind vertrauenswürdige Clouds wie Bleu, S3NS oder NumSpot – ebenso wie vergleichbare Angebote in anderen Regionen – inzwischen nahezu produktionsreif. 2026 ist ein guter Zeitpunkt, um festzulegen, welche Daten- und Anwendungskategorien dort verortet werden sollen: streng regulierte Plattformen, Systeme mit zentralem Geschäfts-Know-how oder KI-Modelle, die geschäftskritisches geistiges Eigentum enthalten. Darauf aufbauend lassen sich Landing Zones definieren, Identitäts- und Logging-Mechanismen mit der Haupt-Cloud ausrichten und sicherstellen, dass Betriebsteams diese Umgebungen genauso steuern können wie andere Cloud-Plattformen.
Entscheidend ist, selektiv zu bleiben. Nur ein begrenzter Teil des IT-Portfolios benötigt dieses Schutzniveau. Wird dieser Teil jedoch gezielt verlagert, lassen sich sowohl extraterritoriale Abhängigkeiten reduzieren als auch die eigene Verhandlungsposition gegenüber globalen Anbietern stärken – weil für die sensibelsten Workloads glaubwürdige Alternativen bestehen.
Selbst wenn die Cloud- und SaaS-Landschaft auf den ersten Blick ausgewogen erscheint, kann KI schleichend neue Abhängigkeiten aufbauen. Proprietäre Modell-APIs, gemanagte KI-Plattformen, GPU-Services und integrierte Marktplätze ziehen Organisationen immer tiefer in ein einzelnes Ökosystem. Im Alltag wirkt alles reibungslos. Mit der Zeit wird es jedoch schwierig, einen zentralen KI-getriebenen Prozess zu verlagern oder Kosten wirksam zu hinterfragen.
Strategische Autonomie muss jetzt Teil der KI-Diskussion werden – nicht erst in drei Jahren. Ein pragmatischer Einstieg für 2026 besteht darin, aktuelle und geplante Use Cases entlang zweier Fragen zu betrachten:
- Welche Anwendungsfälle könnten grundsätzlich in mehreren Umgebungen betrieben werden?
- Welche müssen zwingend unter einer bestimmten Jurisdiktion oder einem branchenspezifischen Regime bleiben?
Für die zweite Kategorie sind belastbare und konforme Hosting-Optionen erforderlich: Trusted Clouds, kontrollierte Regionen bei Hyperscalern oder interne Plattformen. Architekturentscheidungen sind dabei entscheidend. Modelle, die sich erneut hosten lassen, Architekturen, die kritische Logik nicht an den Stack eines einzelnen Anbieters binden, sowie eine klare Dokumentation darüber, auf welchen Chips, Clouds und Services jeder Use Case aufsetzt, machen einen realen Unterschied.
Ziel ist es nicht, die Zusammenarbeit mit großen Anbietern zu beenden. Ziel ist es, Abhängigkeiten bewusst einzugehen – nachvollziehbar und umkehrbar –, wenn sich Strategie, Regulierung oder wirtschaftliche Rahmenbedingungen ändern. Und nicht erst zu spät festzustellen, dass der eigene Handlungsspielraum verschwunden ist.
Tech-Trend #6
KI-fähige Infrastrukturen und Cloud-Plattformen
Die Grundlagen der Cloud sind in den meisten großen Organisationen heute etabliert. Was sich verändert, ist der Druck durch KI-Workloads: höherer Rechenbedarf, mehr Datenbewegungen, strengere Latenzanforderungen und neue Anwendungsfälle, die näher an den Ort des operativen Geschäfts rücken müssen. Viele bestehende Infrastrukturen wurden dafür nicht ausgelegt.
Gleichzeitig ziehen mehrere Kräfte in unterschiedliche Richtungen. Hyperscaler erweitern kontinuierlich ihr Angebot um neue KI-Regionen und gemanagte Plattformen. Parallel dazu erstrecken sich die eigenen Betriebsumgebungen über Fabriken, Niederlassungen und Außeneinsätze – jeweils mit spezifischen Anforderungen an Konnektivität, Datenverarbeitung und Resilienz. Das Ergebnis ist eine IT-Landschaft, die von zentralen Cloud-Regionen über On-Premises-Rechenzentren bis hin zu Edge-Standorten reicht.
Die Agenda für 2026 besteht darin, diese Landschaft „KI-fähig“ zu machen, ohne in einen Wettlauf um GPUs einzusteigen. Dafür gilt es, das Cloud-Betriebsmodell gezielt auf jene Standorte auszuweiten, die es wirklich benötigen, ausreichend Transparenz und Steuerbarkeit für eine verteilte Plattform aufzubauen und KI-Rechenleistung als knappe Ressource zu behandeln, die aktiv gemanagt werden muss – nicht als selbstverständlich verfügbare Kapazität.
Trend #6: KI-fähige Infrastrukturen und Cloud-Plattformen
Unternehmensfokus 2026
Für viele KI-Anwendungsfälle ist es nicht mehr realistisch, alles in weit entfernten Cloud-Regionen zu betreiben. Industrielle Steuerung, Qualitätsprüfungen vor Ort, intelligente Wartung oder medizinische Bildgebung erfordern geringe Latenzen und klare Regeln darüber, wo Daten verarbeitet werden. Das führt zu hybrider angelegten Architekturen, bei denen ausgewählte Cloud-Funktionen gezielt an zentrale Standorte gebracht werden, statt ausschließlich in zentralen Regionen zu verbleiben.
Die praktische Frage für 2026 lautet daher: Für welche Standorte wird ein „Mini-Cloud“-Betriebsmodell benötigt? Diese Umgebungen müssen einheitliche Standards für Identitäten, Deployments und Monitoring bieten, damit Teams nicht an jedem Standort neue Arbeitsweisen erlernen müssen. Gleichzeitig ist jetzt der richtige Zeitpunkt, Szenarien für degradierte oder unterbrochene Verbindungen mitzudenken: Welche Funktionen laufen lokal weiter, wenn eine Region oder eine Backbone-Verbindung ausfällt – und wie erfolgt die saubere Wiederanbindung danach? Diese Arbeit zahlt sich doppelt aus: für KI-Anwendungsfälle ebenso wie für die gesamte Resilienz der IT.
Wenn sich eine Plattform über mehrere Clouds, On-Premises-Systeme und Edge-Standorte erstreckt, hat niemand mehr den vollständigen Überblick. Teams behelfen sich mit lokalen Monitoring-Tools und reagieren von Vorfall zu Vorfall. In KI-intensiven Umgebungen wird das schnell zum Problem. Es gilt zu verstehen, wo Latenzen entstehen, wann sich Modelle unerwartet verhalten und wie sich Änderungen durch den gesamten Stack fortpflanzen.
Die Priorität für 2026 liegt darin, das Niveau der Observability anzuheben – nicht durch den Kauf eines weiteren Tools, sondern durch Klarheit darüber, was wirklich sichtbar sein muss. In der Praxis bedeutet das, Traces, Logs und Metriken in einer gemeinsamen Datenebene zusammenzuführen, sich auf eine überschaubare Anzahl sogenannter „Golden Signals“ für kritische Services zu verständigen und sicherzustellen, dass Plattform- und Produktteams auf dieselben Daten zugreifen können. Ist dieses Fundament gelegt, werden AIOps und Automatisierung zu realistischen Optionen – statt zu reinen Marketingversprechen.
KI-Workloads verändern die ökonomischen Grundlagen der IT-Infrastruktur. GPU-Kapazitäten, Netzwerke und Energieverbrauch sind keine rein technischen Details mehr. Sie bestimmen, wie weit sich bestimmte Anwendungsfälle skalieren lassen. Wird diese Realität nicht explizit adressiert, wachsen Kosten und ökologische Auswirkungen schneller als der geschaffene Mehrwert.
Für 2026 ist daher ein disziplinierterer Ansatz erforderlich. Benötigt werden einfache, gemeinsame Sichtweisen darauf, wo GPU- und Accelerator-Ressourcen eingesetzt werden, welche Kosten sie verursachen und wie häufig sie ungenutzt bleiben. Finanzielle Steuerung (FinOps) und ökologische Steuerung (GreenOps) sollten von Beginn an in KI-Projekte integriert werden – nicht erst im Nachhinein. Das fügt sich nahtlos in die übergeordnete Nachhaltigkeitsagenda ein: leichtere Modelle, wo sie ausreichen, gemeinsame Plattformen statt verteilter Einzelcluster und bewusste Abwägungen dort, wo ein Anwendungsfall tatsächlich einen hohen Rechenaufwand rechtfertigt.
In einer Multi-Cloud-Welt, in der selbst AWS, Azure oder Cloudflare ausfallen können, liegt die eigentliche Herausforderung darin, Infrastrukturen zu bauen, deren Resilienz jedes Risikodashboard übertrifft. Automatisierung und Observability werden dabei ebenso unverhandelbar wie Cybersicherheit.
Tech-Trend #7
Vorbereitung auf das Post-Quanten-Zeitalter
Quantencomputing wird im Jahr 2026 den operativen IT-Alltag noch nicht grundlegend verändern. Es übt jedoch bereits heute erheblichen Druck auf eines der fragilsten Fundamente der IT aus: die Kryptografie. Sicherheitsbehörden und Regulierungsstellen sind sich inzwischen weitgehend einig, dass gängige Public-Key-Verfahren wie RSA und ECC einem leistungsfähigen Quantencomputer nicht standhalten werden. Dieser Zeitpunkt liegt noch in der Zukunft. Ihre Daten, Verträge und Software werden dann jedoch weiterhin existieren.
Parallel dazu wird die Bedrohung konkreter. Immer mehr Akteure stehen im Verdacht, sogenannte Harvest-now-decrypt-later-Strategien zu verfolgen: Sie sammeln heute verschlüsselte Daten und Archive, um sie später mit neuen technologischen Möglichkeiten zu entschlüsseln. Große Banken, Zahlungsdienstleister und Betreiber kritischer Infrastrukturen haben bereits reagiert. Sie starten Post-Quanten-Piloten, erstellen Krypto-Inventare und richten dedizierte Budgetlinien ein.
Für CIOs und CISOs ist 2026 kein Jahr der Panik. Es ist das Jahr, um Quantencomputing nicht länger als reines Forschungsthema zu behandeln und sicherzustellen, dass ein Quantenereignis in zehn Jahren nicht zu einem Krisenprojekt in drei Jahren wird.
Post-Quanten-Kryptografie ist bereits heute das Rückgrat Ihrer defensiven Sicherheitsstrategie.
Dennoch sollten jetzt ein oder zwei reale Pilotprojekte gestartet werden, um auf das Kommende vorbereitet zu sein. Nur so lässt sich vermeiden, von der technologischen Skalierung überrascht zu werden.
Trend #7: Vorbereitung auf das Post-Quanten-Zeitalter
Unternehmensfokus 2026
Post-Quanten-Kryptografie verlässt zunehmend den Forschungsraum. Erste Algorithmen wurden ausgewählt, Anbieter beginnen, „quantensichere“ Optionen auszuliefern, und Ihre Security-Teams erhalten vermutlich bereits entsprechende Marketingbotschaften. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch nicht bei den Algorithmen. Sie liegt darin, dass Kryptografie überall verankert ist: bei TLS-Terminierung, VPNs, Authentifizierung, Software-Signierung, Zahlungsprozessen, industriellen Protokollen, vernetzten Geräten und in Produkten von Drittanbietern.
In großen Organisationen lässt sich dieses Thema nicht mit einem einzigen Programm „lösen“. Der realistische Schritt für 2026 besteht darin, Post-Quanten-Kryptografie klar auf der Roadmap zu positionieren – mit einem eindeutigen Verantwortlichen, einem definierten Zeithorizont und einem realistischen Aufwandsrahmen. Der Einstieg beginnt mit Transparenz: Wo wird Kryptografie eingesetzt? Welche Stacks stehen unter eigener Kontrolle, welche werden zugekauft? Und welche Erneuerungs- und Austauschzyklen existieren bereits? Jedes Projekt, das heute ohne diese Sicht gestartet wird, läuft Gefahr, morgen zu einem aufwendigen Migrationsproblem zu werden.
Nicht alle Systeme sind dem gleichen Quantenrisiko ausgesetzt. Entscheidend ist eine einfache Kombination aus zwei Faktoren: der Sensibilität der Daten und der Dauer, über die sie geschützt bleiben müssen. Ein Geschäftsgeheimnis, das fünfzehn Jahre vertraulich bleiben soll, eine Patientenakte, ein langfristiger Vertrag, ein Schlüssel zur Signierung von Software oder Firmware, Archive mit Finanztransaktionen – genau diese Ziele sind für Akteure interessant, die auf Harvest-now-decrypt-later-Strategien setzen.
Deshalb entstehen die ersten substanziellen Initiativen vor allem im Finanzsektor und in kritischen Infrastrukturen. Dort werden Daten und Transaktionen verarbeitet, die auch lange nach dem praktischen Einsatz von Quantencomputern noch relevant sein werden. Für 2026 liegt die Priorität darin, zu identifizieren, wo sich solche langlebigen Geheimnisse im Unternehmen befinden und wie sie heute geschützt sind. Darauf aufbauend lässt sich ein Migrationspfad skizzieren: Welche Schlüssel sollten zuerst rotiert werden? Welche Protokolle müssen aktualisiert werden? Welche Produkte von Drittanbietern gilt es kritisch zu hinterfragen?
Diese Arbeit wird Monate, mitunter Jahre in Anspruch nehmen und teamübergreifend verlaufen. Jetzt zu beginnen ist der beste Weg, um später hektische und risikoreiche Umstellungen zu vermeiden.
Kryptografie ist der dringendste Anwendungsfall – aber nicht der einzige. Banken, Versicherer, Industrieunternehmen und Akteure aus der Logistik finanzieren bereits Pilotprojekte zu Portfoliooptimierung, Risikomodellierung, Routenplanung oder Materialforschung, die auf Quantenhardware oder quanteninspirierten Algorithmen basieren. Die meisten dieser Vorhaben sind noch explorativ und werden mit spezialisierten Partnern umgesetzt. Sie verfügen jedoch zunehmend über reale Budgets – nicht mehr nur über Innovationsfolien.
Für 2026 braucht es keine umfassende „Quantenstrategie“. Was hingegen sinnvoll ist, ist eine kurze, klar priorisierte Liste von Anwendungsfeldern, in denen schnellere Simulationen oder Optimierungen tatsächlich einen spürbaren Unterschied machen würden, sowie ein oder zwei konkrete Experimente mit eigenen Daten und Modellen. Das schafft internes Verständnis, ermöglicht es, Partner-Ökosysteme zu testen, und reduziert das Risiko, von der technologischen Reife überrascht zu werden.
Über all dem bleibt die Post-Quanten-Kryptografie das Rückgrat. Sie bildet die defensive Schutzschicht für heutige Werte – während parallel die Möglichkeiten von morgen erprobt werden.
Möchten Sie diese Technologietrends in eine konkrete Roadmap für Ihre Organisation übersetzen? Unsere Teams unterstützen Sie dabei, die richtigen Prioritäten zu setzen und diese erfolgreich umzusetzen.
Dieser Artikel ist das Ergebnis einer gemeinsamen Arbeit. Bei Wavestone geben wir Leidenschaft einen zentralen Stellenwert und sind fest von der Kraft des Ideenaustauschs überzeugt. Ein herzlicher Dank gilt unseren Expertinnen und Experten, die sich die Zeit genommen haben, gemeinsam die Technologietrends von morgen zu denken und zu gestalten.
Besonderer Dank gilt Paul Barbaste, Gérôme Billois, Ronan Caron, Florian Carrière, Ghislain De Pierrefeu, Benoit Durand, Julien Floch, Matthieu Garin, Noëmie Honoré, Imène Kabouya, Marie Langé, Franck Lenormand, Marcos Lopes, Florian Pouchet, Pierre Renaldo, Frédéric Goux, Jérôme Vu Than sowie ihren Teams.